Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
РЕПО НЕТ В ОКНЕ 1D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 30D (30 days) — РАНГ #2190.
FINDING #2190 · UNIT ID 1160505943
jaechang-hits/SciAgent-Skills
197 bioinformatics & life science skills for Claude Code and AI agents — BixBench 92.0% accuracy. RNA-seq, single-cell, drug discovery, proteomics, and more. Powers OmicsHorizon.
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0177
ENGAGEMENT0.43
FRESHNESS1.08
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
14% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
1.63
ACCEL
+0.01
RETENTION
7.7%
PEAK 2026-08-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 49 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
53
FOLLOWERS
16
OWNER ★
365

Engagement Signals

FORKS
34
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 49 / 49 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

jaechang-hits/SciAgent-Skills собрал 49 звёзд за окно, тогда как у автора всего 16 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 53. Это даёт surprise-индекс 0.0177 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 77%
VELOCITY1.633.67-2.03ABOVE 6%
RETENTION7.7%24.6%-16.9 PPABOVE 17%
FORKS34115-81ABOVE 23%
SURPRISE0.020.01+0.01ABOVE 69%